Datos, optimizados Cómo construir mejores productos, flujos de trabajo y equipos
Optimized data Building better products, workflows, and teams.
La brecha entre los datos disponibles y los datos útiles ha demostrado ser muy difícil de cerrar, a pesar de la proliferación de empresas y herramientas cuyo único propósito es ayudar a los profesionales de datos a cumplir con la promesa de su profesión.
¿Cómo se llegó a esta situación? Hay muchos posibles culpables, desde infraestructuras obsoletas hasta fallos de comunicación y desalineación de intereses de las partes interesadas, y numerosas formas en las que las cosas pueden salir mal. Afortunadamente, también hay principios básicos que ayudan a los equipos de datos a ser más efectivos: objetivos claros y medibles y la simplicidad como enfoque predeterminado son temas comunes en los artículos de gestión de datos que publicamos.
Para ayudarte a adentrarte suavemente en este tema a veces espinoso, hemos seleccionado cuidadosamente algunas excelentes contribuciones recientes de autores que comparten conocimientos y consejos basados en su propia sabiduría adquirida con esfuerzo. Algunos abordan cuestiones a nivel de contribuyente individual, mientras que otros se acercan al desafío de agilizar las operaciones de datos en las organizaciones. Lo que todos comparten es un enfoque sensato y pragmático para hacer que los equipos y los proyectos funcionen de manera más fluida. Vamos a sumergirnos.
- La aparición de los servicios de datos basados en la nube ha supuesto un cambio radical para innumerables empresas. Como señala Barr Moses, sin embargo, el alejamiento de la infraestructura local no siempre viene acompañado del cambio mental necesario hacia flujos de trabajo nuevos y mejores, pero el cambio está al alcance de las organizaciones que buscan encontrar “alineación entre herramientas modernas, talento destacado y mejores prácticas”.
- Puede sonar contradictorio al principio, pero Robert Yi presenta un caso convincente para que los equipos eviten ser demasiado rígidamente impulsados por los datos. Basándose en las lecciones que aprendió durante los caóticos primeros días de la pandemia de COVID-19, Robert argumenta que siempre debemos “considerar diferentes circunstancias de toma de decisiones” y aprovechar los datos (o no) en función del contexto específico en el que nos encontremos.
- Diseñar un proyecto de datos puede ser una tarea desalentadora: a menudo implica navegar entre socios que pueden tener menos fluidez en datos que tú, integraciones de herramientas engorrosas y prioridades competidoras. Radmila M. aboga por adoptar un enfoque personalizado mediante la Hoja de Trabajo del Enunciado del Problema (PSW) para mantener las cosas ordenadas y enfocadas.
- Desde pantanos de datos desordenados hasta pilas tecnológicas demasiado complicadas y difíciles de manejar, las empresas encuentran infinitas formas de reducir el valor de sus datos. Michał Szudejko examina el panorama actual de los desafíos organizativos antes de describir estrategias generales para superarlos: “No hay una única forma correcta de hacerlo, pero vale la pena comenzar el viaje”.
Desde explicaciones reflexivas hasta fascinantes proyectos paralelos, siempre hay tantos artículos destacados por descubrir en TDS; aquí tienes solo una pequeña muestra de los destacados de nuestros autores:
- Hennie de Harder compartió una introducción reveladora (y accesible) a los fundamentos matemáticos de la complejidad temporal y la NP-dificultad.
- ¿Tienes ganas de un tutorial técnico detallado y paciente? Aprende cómo construir un agente conversacional mejorado con un microservicio de memoria siguiendo lo último de Cesar Flores.
- Para una introducción amigable para principiantes a los problemas de clasificación y los árboles de decisión impulsados por gradientes CatBoost, no te pierdas el nuevo artículo de Caroline Arnold.
- ¿Qué podemos aprender de nuestros datos personales? El análisis exhaustivo de Jeff Braun ofrece consejos para solicitar tus datos a las empresas que los acumulan e ideas para generar conocimientos profesionales y personales.
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Hasta la próxima Variable,
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